Introdução a Visualização de Dados com o R
Marcelo S. Perlin (UFRGS)
15/05/2022
Introdução
Um dos grandes desafios de ser pesquisador científico é conseguir comunicar resultados de forma clara e efetiva. Enquanto um artigo científico possui um público muito específico – outros professores e pesquisadores –, gráficos construídos a partir dos dados podem sensibilizar e comunicar resultados de uma forma muito mais abrangente (Börner, Bueckle, and Ginda 2019; Kohlhammer et al. 2012). Na prática, poucos conseguem avaliar o resultado de um modelo estatístico, enquanto uma representação gráfica de dados bem feita pode ser avaliada pelo público com arcabouço técnico muito menor (Franconeri et al. 2021).
Assim, a produção de gráficos baseada em dados se torna uma poderosa aliada do pesquisador ao informar, de forma simples e direta, informações que estão escondidas ao olho nu. Indiscutivelmente, o principal objetivo de qualquer análise de dados é a comunicação. Gráficos e diagramas facilitam este processo ao apresentar lógicas espaciais e fáceis de entender. O argumento visual é forte e cria um memorável impacto. O seu trabalho como analista de dados de saúde é facilitar esta análise para o seu público, criando gráficos que são instrutivos e que transmitam uma mensagem direta e intuitiva.
O inquestionável sucesso de sites como Instagram, Twitter e Facebook mostram o extremo grau de capilaridade digital que uma figura pode apresentar, por mais técnica que ela seja. Um gráfico apresentado em uma relatório técnico ou trabalho acadêmico pode facilmente se popularizar, amplificando o alcance da mensagem e promovendo o autor em sua área de trabalho.
Como um exemplo, na recente pandemia de 2020 (covid19), um dos gráficos reconhecido mundialmente foi criado pelo cientista de dados Burn Murdoch, atualmente empregado pelo Financial Times. O gráfico mostra a evolução do número de casos confirmados (média de sete dias) entre diversos países.
O Gráfico de Burn Murdoch (Financial Times)
A grande sacada do autor foi condensar informações de diferentes fontes em uma mesma representação visual. Para o leitor, fica fácil entender a dinâmica da contaminação da pandemia ao observar as curvas de diferentes países. Sem dúvida, cada elemento do gráfico foi pensado estrategicamente, desde a formação da escalas vertical e posição dos elementos, até as cores utilizadas para cada país. E, mais importante, o gráfico foi construído na mesma plataforma que iremos estudar aqui, o R!
Neste capítulo iremos estudar a forma de construção de gráficos no R.
Este não é, de forma alguma, um conteúdo completo sobre o tema. O
objetivo aqui é apresentar um material prático sobre como criar figuras
com o ggplot2. Iremos tomar alguns atalhos para condensar o
conteúdo, e também não iremos discutir usos avançados. Leitores que
desejam aprender mais sobre o pacote, o melhor material é o livro do
próprio autor, disponível gratuitamente na internet (Wickham, Chang, et al. 2022).
Em um primeiro passo, vamos deixar o código em si de lado para focar
nos conceitos por trás de uma figura bem construída. Após isso, partimos
para o uso do pacote ggplot2 e sua filosofia na criação de
camadas da figura. Por fim, apresentamos diversos exemplos de gráficos
construídos a partir dos dados do DataSUS.
Como deves esperar, este capítulo assume conhecimento do leitor no uso do R e RStudio para as seguintes operações:
- Instalação do R e RStudio;
- Instalação e carregamento de pacotes do R;
- Criação e execução de funções e scripts no R;
- Entendimento dos diferentes tipos de objetos no R;
- Manipulação de
dataframescom pacotedplyr(Wickham, François, et al. 2022), especificamente uso das funçõesglimpse,group_by,count,summarise, e o operador nativo de pipeline (|>).
Todos gráficos apresentados no capítulo são reproduzíveis em seu próprio computador. Os arquivos fonte do texto e código estão disponível em https://github.com/msperlin/chapter-dataviz-saude.gov. Para reproduzir os gráficos, basta abrir o arquivo .Rmd no RStudio e compilar para pdf ou .docx.
Princípios e Componentes
O que torna a figura de Burn Murdoch tão impactante? Qual foi o processo de criação da figura? Neste capítulo vamos procurar responder estas questões através da discussão de princípios e componentes visuais de um gráfico de dados. Discutiremos elementos centrais e independentes da plataforma de programação.
Primeiro, e mais importante, é preciso reforçar que a razão da análise de dados é a comunicação. É seu trabalho como analista de dados ou pesquisador acadêmico traduzir informações retiradas de um banco de dados e sugerir possíveis efeitos no mundo real. Um relatório técnico – produto do seu trabalho – é nada mais que um parecer sobre um problema, onde um especialista apresenta sua opinião imparcial e técnica sobre o que está sendo discutido, muitas vezes suportado por uma hipótese central que delimita a pesquisa. O mesmo é verdadeiro para um trabalho acadêmico, onde se discute uma teoria baseada em dados, ou um trabalho profissional, onde o problema torna-se uma decisão de política pública.
Neste caso, um sólido parecer técnico terá o seu impacto limitado pela capacidade de comunicação do relatório. Perceba que de nada adianta realizar um trabalho fantástico na análise de dados se a parte escrita e gráfica não consegue transmitir a mensagem de forma coerente e intuitiva. De fato, um dos frequentes erros encontrados na produção de trabalhos acadêmicos é focar mais na técnica do que na mensagem.
Mais próximo do tema do livro, gráficos são fortes elementos de comunicação e servem para convencer o leitor de uma determinada ideia. Assim, o primeiro princípio na criação de gráficos é que uma figura deve justificar a sua existência (Schwabish 2014). Remova todo o excesso! Um erro muito comum em iniciantes é tentar criar os mais variados gráficos sem se perguntar se os mesmos adicionam informações novas na análise. Só porque você pode fazer um gráfico, não significa que você deve mostrá-lo ao leitor. O valor de um conteúdo está diretamente relacionado às novas informações que ele traz na análise. Atenha-se àqueles que ajudam a transmitir sua mensagem. Não hesite em cortar elementos gráficos. Sempre que você encontrar uma figura que não seja discutida em pelo menos dois parágrafos do texto principal, não tenha receio em retirá-la do documento. Se não consegues escrever mais do que dois parágrafos sobre uma figura, provavelmente não é importante.
O segundo elemento principal na visualização de dados é manipulação da atenção, isto é, facilite e direcione a análise para o seu público. Verifique se os gráficos produzidos indicam uma mensagem clara e direta. Destaque nos gráficos o que o público deve procurar e como lê-lo. Não espere que todos tenham o mesmo conhecimento técnico. Entenda o que seu público espera e qual a motivação para ler o seu conteúdo. Por exemplo, não apresente para um grupo de executivos o mesmo material que apresenta para o seu orientador acadêmico. Cada um tem a sua própria formação técnica, demandas e características, e irá avaliar o seu trabalho de forma diferente. Não é incomum um gráfico ser elogiado pelo público em geral mas rechaçado pelo público técnico. Esta manipulação de atenção não deve ser menosprezada. Por exemplo, os autores de Bazley, Cronqvist, and Mormann (2017) estudaram o efeito do uso da cor vermelha em relatórios de investimento e reportam significativas mudanças de expectativa futura e aversão ao risco por parte dos leitores. Pequenas mudanças, alto impacto.
O terceiro elemento é a independência do elemento gráfico. Todas informações técnicas, tais como origem e período de tempo dos dados, devem ser claramente indicadas no título, subtítulo ou legenda do gráfico. Se o leitor precisa buscar informações sobre a análise gráfica no próprio texto, então existe um espaço para melhoria do conteúdo. Isso pode ser mais fácil dizer do que fazer, mas tente comunicar o máximo de informações possíveis, desde que não polua o gráfico. Lembre-se de que existe um equilíbrio entre uma estética elegante e os detalhes técnicos.
Por fim, o quarto elemento é herança e reproducibilidade. A ciência e a análise de dados evoluem na forma de blocos de construção, um encima do outro. Sempre verifique os gráficos produzidos em suas referências. Eles guiarão sobre o que seu público espera. Da mesma forma, você pode até usar figuras de artigos anteriores para comparar seus resultados. Isso é especialmente conveniente quando os mesmos conjuntos de dados ou similares são usados. Por isso, sempre informe qual a origem dos dados utilizados no gráfico, facilitando que outra pessoa, ou até mesmo você, replique o gráfico
As diretrizes anteriores, embora resumidas, o ajudarão a criar
material de maior impacto. Ao longo deste e demais capítulos, tentarei
segui-los o máximo possível na criação de todas as figuras. Agora que já
entendemos a teoria, vamos para a prática com o R. A seguir vamos buscar
entender como os princípios anteriores se traduzem em elementos visuais
em um gráfico do pacote ggplot2 na plataforma R.
Componentes de uma figura
Os componentes de uma figura separam-se entre fixos e dinâmicos. Os
fixos são aqueles que não mudam com a inserção de novos dados. Pense
neles como o esqueleto do gráfico, suportando toda a
estrutura visual controlada pelos dados em si, tal como pontos e linhas.
Isto inclui textos dos eixos, títulos e subtítulos. Por exemplo, um
elemento estático é o título da figura, o qual não mudará com a entrada
de novos dados. Os elementos dinâmicos são aqueles que
mudam de acordo com os dados, tal como a posição de um ponto ou linha.
Esta separação é importante pois o ggplot2 segue esta mesma
lógica modular na criação de figuras.
Componentes fixos
A figura a seguir apresenta os componentes fixos de um gráfico, incluindo títulos, subtítulos e textos dos eixos horizontal e vertical. Por enquanto não iremos ver o código que produz esta figura. Deixaremos estes para o próximo capítulo.elo simples uso da cor vermelha em relatórios de investimento
Esqueleto de um Gráfico
Os componentes estáticos da figura anterior são:
- Título da Figura
-
Texto que inicia o gráfico e provavelmente será o primeiro elemento a ser lido pelo leitor. Pense no título como uma simplificação do gráfico em no máximo oito palavras. Busque usar poucas e informativas palavras, sem detalhes técnicos. Por exemplo, o título “Evolução da Mortalidade para o RS” é melhor que “Número de Mortes para o RS com Dados extraídos do SUS-RS entre 2010 e 2018”. Todo conteúdo técnico extra do título pode ser colocado no subtítulo.
- Texto eixo y
-
Texto explicativo no eixo vertical, definindo uma variável de interesse. Relembre que um gráfico de dispersão lê-se como “variável y é afetada por variável x”. Portanto y é a variável que merece maior atenção nas explicaçoes dos demais componentes, tal como subtítulo.
- Texto eixo x
-
Texto correspondente ao eixo horizontal. Geralmente utiliza-se algo como tempo ou outra variável de interesse. Em um gráfico de barras, por exemplo, o eixo x pode ser um tipo de grupo existente nos dados (ex. solteiro/casado).
- Subtítulo da Figura
-
O subtítulo é um dos pontos mais importantes sobre um gráfico estático, e onde um olhar técnico irá focar. O subtítulo pode, por exemplo, oferecer descrições do tamanho e forma de coleta da amostra de dados. Saiba que, como avaliador, o subtítulo é um ponto muito indicativo da capacidade e conhecimento do criador. Como sugestão, procure não repetir informações já disponíveis em outros locais e busque sempre oferecer o máximo de informações para entender o gráfico. Um exercício que costumo fazer é imaginar que estou apresentando o gráfico para uma sala cheia de outros pesquisadores e prever quais questões sobre o gráfico serão perguntadas. Se uma informação for fácil de inserir, faca-o.
- Texto inferior (caption)
-
É o texto que indica informações sobre a origem dos dados brutos ou sobre o autor. Por exemplo, “Dados obtidos no Portal Brasileiro de Dados Abertos http://www.dados.gov.br/”.
Um exemplo mais trabalhado de elementos fixos de um gráfico, porém ainda sem incluir elementos dinâmicos tal como pontos ou linhas, é apresentado a seguir.
Esqueleto melhorado de um gráfico
Note que, mesmo sem adicionar os dados em si, o esqueleto já diz quais informações podemos esperar no gráfico: o número de cases de gripe infantil no estado do RS ao longo dos anos. Como uma regra de bolso, inicie um gráfico pela construção do esqueleto, para depois inserir os dados em si. Assim, terás um feeling de qual a mensagem do gráfico e o que o leitor esperará ao ler o título e subtítulo, antes mesmo de incluir os dados em si no gráfico.
Componentes Dinâmicos
Os componentes dinâmicos são os canais visuais que iremos utilizar para representar os dados. Estes são dependentes dos dados em si e incluem:
- Linhas;
- Formas (ex. círculos ou triângulo);
- Cores;
- Tamanhos;
- Textos no gráfico.
Os mais comuns, e fáceis de lidar, são gráficos com linhas e formas. Ao adicionarmos mais camadas ao gráfico, mais complexo ele fica. Na prática, usamos a interação entre os canais para mandar uma mensagem. Por exemplo, se temos grupos dentro dos dados, podemos usar um gráfico com tipos de linhas diferentes (tracejada, sólida, etc) para separar cada grupo. Os melhores e mais impactantes gráficos são aqueles em que usamos o conhecimento da área para construir uma intuitiva relação entre os diferentes canais de representação.
Como um primeiro exemplo, vamos reconstruir o gráfico anterior adicionando uma camada dinâmica com linhas no gráfico:
Esqueleto com linhas e pontos
Veja que as linhas do gráfico são apenas uma camada nova sobre o
esqueleto formado anteriormente. Caso uma nova leva de dados é
importada, o esqueleto fica o mesmo, porém as linhas mudarão. O
entendimento deste tipo de dinâmica – uso de camadas para construir o
gráfico – é extremamente importante pois o pacote ggplot2
se utiliza da mesma lógica.
Agora que temos um gráfico básico com linhas, podemos utilizar outros canais – cores e formas – para facilitar a comunicação. Imagine que os dados de mortalidade infantil também estão disponíveis para o estado do Paraná (PR). Para visualizar os dados, podemos separar as linhas por cores:
Gráfico para diferentes estados
Neste caso, a escolha das cores foi automática pelo comando do
ggplot2. Uma possível implementação futura aqui seria
utilizar as cores predominantes da bandeira de cada estado para
representar cada linha. Aindo além, se a análise é sobre a diferença de
casos de gripe infantil entre os estados, um outro gráfico com as
diferenças mensais seria ainda mais intuitivo. Note como como utilizamos
diferentes canais visuais para transmitir uma mensagem, moldando o
gráfico de acordo com o nosso objetivo da pesquisa.
A Escolha dos Canais
Escolher a forma de apresentar dados não é tarefa simples. Cada componente é peculiar e melhor utilizado em determinadas situações. Alguns gráficos fazem mais sentido com linhas, enquanto outros com pontos ou colunas. O uso de cores no gráfico também é discutível: enquanto um pouco de cor pode ajudar o leitor, o uso de muitas cores pode confundir, justamente o contrário do que procuramos atingir com uma visualização de dados. Como regra geral, deves procurar utilizar canais que facilitem e simplifiquem o gráfico, mas que sejam efetivos em transmitir a mensagem (Börner, Bueckle, and Ginda 2019; Franconeri et al. 2021).
Partindo do caso mais simples, a primeira decisão na construção de um gráfico baseado em dados é qual a forma de transformar uma tabela em imagem. Podemos usar linhas, pontos ou barras. As linhas fazem sentido quando os dados adjacentes tem dependência entre si, tal como o próprio tempo. Por exemplo, imagine uma base de dados de casos acumulados de gripe para determinada região. Um cálculo simples é verificar a variação percentual entre um período e outro, visualizando os picos de novos casos. A seguir apresentamos diferentes formas de construir um gráfico para os mesmos dados.
O primeiro, usando pontos, é razoável e entendível. O segundo, painel B, é razoável e entendível, mas semelhante a um código de barras de supermercado. Como esperado, o terceiro gráfico, painel C, é o que tem a forma mais intuitiva – linhas para variações de casos de gripe. Possivelmente, uma combinação de linhas e pontos seria uma alternativa interessante para o problema.
O uso de pontos e formas fazem mais sentido em gráficos onde cada ponto pode ser entendido como independente dos demais. Este é o caso clássico de gráficos de dispersão, onde buscamos explicar uma variável com base em outra. Por exemplo, considere analisar o consumo de um carro em função do seu peso. Aqui, os dados de consumo/peso para um Toyota Corolla, por exemplo, não tem relação direta com os dados de um Chevrolet Cruze. Assim, não faz muito sentido ligar os dados com linhas, mas sim usar pontos.
Comparando os gráficos anteriores, note que barras e linhas resultam em algo sem muita intuição – painéis B e C são difíceis de entender, enquanto painel A é mais simples e intuitivo na transmissão da mensagem.
No último caso, gráficos de barras funcionam muito bem quando a variável explicativa é uma categoria. Por exemplo, considere comparar o efeito de diferentes dietas sobre o peso de uma galinha criada em cativeiro. Os grupos, neste caso, são as diferentes dietas, enquanto a variável de interesse é o peso final médio para cada galinha.
Gráficos de barra também funcionam bem quando comparamos os valores. Veja que no painel B podemos visualmente verificar as distâncias entre o peso final médio entre dietas 1, 2, 3 e 4.
O uso de cores em um gráfico serve para direcionar a atenção do leitor para alguma informação importante. Quando usado com parsimônio, as cores funcionam muito bem e facilitam o entendimento e mensagem da análise. A cor vermelha, por exemplo, é relacionada com calor ou perda financeira. Cuidado porém com excessos. O uso de muitas cores podem dificultar a análise.
Além do uso das cores, pode-se também alterar os seguintes canais em um gráfico com dados:
- formas (shapes): mudança do estilo da linha ou ponto. Exemplo: linhas tracejadas simples ou duplas, pontos como triângulos ou quadrados;
- tamanho (size): tamanho dos pontos e linhas.
Veja o exemplo a seguir, onde vizualizamos os caso de gripes nos estados de Rio Grande do Sul e Paraná com os canais de formato de ponto (shape), tamanho (size) e cor (color).
Múltiplos Canais no Gráfico
Note como a adição de diferentes canais de visualização de dados polui a análise. Ao incluir cores, formatos e tamanhos no mesmo gráfico, pode-se acabar diminuindo o impacto do mesmo pois exigirá maior tempo de análise por parte do leitor. Até mesmo para um olho treinado, é impossível tirar uma conclusão do gráfico sem perder no mínimo dez segundos tentando entender todos os diferentes componentes. Aqui, temos os mesmos dados (Estado) impactando dois canais diferentes: cores das linhas e forma do ponto. Certamente pode-se simplificar o gráfico anterior para evitar redundâncias e facilitar a leitura pelo leitor.
Criando Figuras com o ggplot2
Agora que já entendemos a diferença entre elementos fixos e dinâmicos
de um gráfico baseado em dados, e o papel dos diferentes canais de
representação (cor, tamanho, formato), partimos para a criação das
figuras em si na plataforma R e com pacote ggplot2.
Dados de Entrada
Um dos pontos fundamentais, e onde muitos erram no início do uso da
ferramenta, é o formato de entrada dos dados no pacote
ggplot2. Assim como outros pacotes do
tidyverse (Wickham et al.
2019) – conjunto de módulos interligados do RStudio –, o
ggplot2 espera que tabelas no formato longo sejam
utilizadas.
Tabelas em formato longo são orientadas por linhas (e não colunas),
onde cada ponto de dados é representado por uma única linha da tabela.
Assim, ao incrementarmos a base com novos pontos de dados, aumentamos
apenas as linhas da tabela. O importante aqui é que saibas
distinguir os formatos. Reforço que o
ggplot2 não trabalha com tabelas no formato largo (ou
gordo). A conversão entre uma e outra é sempre
possível, porém não entra no escopo deste capítulo. Para mais
detalhes sobre o formato longo/large e operações de conversão, veja o manual do pacote
tidyr (Wickham and Girlich
2022).
Para todos os exemplos do capítulos, utilizaremos dados reais do DataSUS, relativos a
mortalidades no estado do Rio de Janeiro entre 2015 e 2019. Os dados
foram baixados com o pacote microdatasus (Saldanha 2022) e manipulados para manter apenas
a colunas necessárias para a análise. Veja abaixo a sua descrição:
#> Rows: 689,048
#> Columns: 6
#> $ DTOBITO <date> 2015-06-03, 2015-02-17, 2015-09-13, 2015-06-09, 2015-10-0…
#> $ DTNASC <date> 1921-05-08, 1949-04-21, 1957-04-07, 1926-10-14, 1934-05-3…
#> $ SEXO <chr> "Feminino", "Feminino", "Masculino", "Feminino", "Masculin…
#> $ OCUP <chr> "Dona de Casa", "Auxiliar de escritório, em geral", "Admin…
#> $ munResNome <chr> "Rio de Janeiro", "Rio de Janeiro", "Rio de Janeiro", "Rio…
#> $ idade_obito <dbl> 94.1, 65.9, 58.5, 88.7, 81.4, 104.5, 44.6, 31.0, 91.7, 71.…Note que a tabela retirada do DataSUS contém 689048 linhas, 6 colunas
e é do tipo longa, onde cada caso de mortalidade é representado por uma
linha. Temos colunas para a data de óbito (DTOBITO), gênero
(SEXO), ocupação (OCUP) e outras. Para
visualizar estes dados, teremos que realizar algumas agregações
temporais com pacote dplyr(Wickham,
François, et al. 2022). Todos os dados apresentados aqui estão
disponíveis como arquivo .rds no repositório do capítulo no Github.
Comando ggplot2
O comando ggplot2 é o inicializador de uma figura. Este
cria um canvas (tela) em duas dimensões. Veja o exemplo a
seguir, onde criamos a primeira camada de um gráfico:
library(ggplot2)
p <- ggplot()
print(p)
Gráfico Vazio do ggplot2
Nada interessante, por enquanto, porém note algumas informações sobre o código anterior:
- Carregamos o módulo do
ggplot2com o comandolibrary(ggplot2); - Criamos uma tela vazia com o comando
ggplot()e indicamos o resultado para uma variávelp; - Mostramos o gráfico em si ao chamar
print(p).
Este é o ciclo de criação de gráficos com o ggplot2.
Irás repetir estas etapas diversas vezes. Note que, por
default, o comando print manda a figura para tela
do rstudio, na aba direita inferior. Caso queira ter mais controle do
tamanho da figura e não poluir sua área de trabalho, podes usar o
comando x11() para criar uma janela externa e independente
da interface principal do RStudio. Cada vez que x11() é
chamada, uma nova janela é criada. Após sua criação, a próxima chamada a
um código de gŕafico irá acomodar a figura na janela. Podes, portanto,
utilizar o x11() para criar diversas janelas de
figuras.
O Primeiro gráfico
Nosso primeiro gráfico será uma visualização dos óbitos mensais
obtidos no DataSUS para o estado do Rio de Janeiro. Para tal,
utilizaremos o pacote dplyr para agregar os dados mensais e
contar o número de óbitos:
library(ggplot2)
library(dplyr)
df_ano_mes <- df_sus |>
group_by(ano_mes = as.Date(format(DTOBITO, "%Y-%m-01")) ) |>
count() |>
ungroup()
glimpse(df_ano_mes)
#> Rows: 60
#> Columns: 2
#> $ ano_mes <date> 2015-01-01, 2015-02-01, 2015-03-01, 2015-04-01, 2015-05-01, 2…
#> $ n <int> 11779, 9623, 10160, 10687, 12616, 11531, 11291, 10684, 10679, …Com o eixo x na coluna ano_mes e eixo
y na coluna n, criamos o gráfico com o seguinte
comando:
p <- ggplot(data = df_ano_mes,
mapping = aes(x = ano_mes, y = n)) +
geom_line()
print(p)
No uso da função ggplot, o argumento data é
o dataframe com os dados já agregados por ano. O mapeamento
das colunas do dataframe para o gráfico em si é realizado
via função aes. Essa define a estética
(aesthetics) do gráfico pela indicação das coordenadas
x e y. Em outras palavras, ao usar o código
ggplot(data = df_ano_mes, mapping = aes(x = ano_mes, y = n))
estamos dizendo para o ggplot: “para os dados em
df_ano_mes, use os dados da coluna ano_mes
para o eixo x, e os dados da coluna n para o eixo
y”. Veja que por si só esta definição não indica o tipo de
gráfico (linha/barra, etc), apenas os mapeamentos desejados.
Para indicar qual o tipo de gráfico a ser construído, usamos o
operador de soma (“+”) para adicionar uma camada extra, neste caso o
geom_line(), o qual indica o uso de uma camada de linha.
Caso também quiséssemos uma camada com o ponto em si indicado no
gráfico, basta adicionar geom_point() em outra linha:
p <- ggplot(data = df_ano_mes,
mapping = aes(x = ano_mes, y = n)) +
geom_line() +
geom_point()
print(p)
Adicionalmente, inserimos título, subtítulo e texto para eixos com a
função labs:
p <- ggplot(data = df_ano_mes,
mapping = aes(x = ano_mes, y = n)) +
geom_line() +
geom_point() +
labs(title = "Mortes for Mês do Ano",
subtitle = "Dados para o estado do Rio de Janeiro, entre 2015 e 2019",
x = 'Mês do Ano',
y = "Número de Mortes",
caption = "Dados retirados do DataSUS")
print(p)
Veja que com um pouco de código já conseguimos chegar em um resultado
promissor em termos de visualização de dados! Reforço como a criação de
figuras através de camadas é intuitiva: o usuário vai sequencialmente
adicionando novas camadas ao gráfico e verificando o resultado. Caso uma
das camadas não ficar visualmente aceitável no gráfico, basta retirar
(ou comentar com #) a linha de código que define a
camada.
Mapeamento de Canais com aes()
Olhando os resultados do gráfico, um olho mais treinado já deve
observar uma sazonalidade mensal, ou seja, um padrão da série analisada
para alguns meses específicos. Especificamente, o meio do ano parece
apresentar maiores número de óbitos. Para avaliar este efeito e
apresentar um novo componente do ggplot2, o canal de
tamanho (size), vamos novamente agregar os dados e visualizar o
resultado com um gráfico de linhas e pontos onde o tamanho dos pontos
será arbitrariamente definido como 3:
df_por_mes <- df_sus |>
group_by(mes = as.integer(format(DTOBITO, "%m") )) |>
count() |>
ungroup()
p <- ggplot(data = df_por_mes,
mapping = aes(x = mes, y = n)) +
geom_line() +
geom_point(size = 3) +
labs(title = "Mortes for Mês do Ano",
subtitle = "Dados para o estado do Rio de Janeiro, entre 2015 e 2019",
x = 'Mês do Ano',
y = "Número de Mortes",
caption = "Dados retirados do DataSUS",
size = 'Óbitos')
print(p)
Agora, comparando com o código anterior, mudamos o comando
geom_point() para geom_point(size = 3). Note
que esta é uma simples definição arbitrária do tamanho dos pontos usando
argumento size, isto é, todos pontos do gráfico terão o
mesmo tamanho. Uma modificação mais interessante é mapear os tamanhos
dos pontos aos dados, ou seja, usar as informações de mortalidade para
definir os tamanhos dos círculos. Para isto, vamos primeiro definir uma
nova coluna representando a relação da mortalidade em relação a sua
própria média:
df_por_mes <- df_por_mes |>
mutate(perc_media = (n - mean(n))/mean(n)*100)Agora utilizamos a nova coluna no gráfico, adicionando o comando
geom_point(mapping = aes(size = perc_media)) para mapear as
novas informações no tamanho dos pontos.
p <- ggplot(data = df_por_mes,
mapping = aes(x = mes, y = n)) +
geom_line() +
geom_point(mapping = aes(size = perc_media)) +
labs(title = "Mortes for Mês do Ano",
subtitle = "Dados para o estado do Rio de Janeiro, entre 2015 e 2019",
x = 'Mês do Ano',
y = "Número de Mortes",
caption = "Dados retirados do DataSUS",
size = '% Variação de Óbitos\n em Relação a média')
print(p)
Adicionalmente, usamos o argumento size na função
labs para modificar o título da legenda. Reforçando, a
função aes() define um mapeamento entre os dados da tabela
de entrada e os canais do gráfico. Enquanto na primeira versão do
gráfico definimos arbitrariamente o tamanho dos pontos como “3”, aqui
utilizados os dados da coluna perc_media. O resultado é
claro: quanto menor a mortalidade do mês, menor o tamanho do ponto.
A função aes pode ser utilizada em qualquer função de
canal, tal como geom_line, geom_point,
geom_col entre outras. Assim, tens total liberdade de
mapear os elementos gráficos da figura aos dados em si, permitindo uma
enorme flexibilidade.
Quando olhamos o resultado do gráfico criado, fica bastante claro que sim, existe uma sazonalidade nos dados. Os meses de janeiro, dezembro, maio, junho e julho são aqueles com o maior número de óbitos. Especificamente, a legenda nos diz que maio possui aproximadamente 5% a mais de mortalidades do que a média de todos os meses, enquanto fevereiro tem uma queda aproximada de menos de 10% da média de mortalidades. Note como esta disparidade fica mais óbvia e intuitiva ao leitor quando utilizamos o mapeamento do tamanho dos pontos a mortalidade encontrada em cada mês.
Uso de Temas
Os gráfico apresentados anteriormente possuem uma configuração
bastante peculiar: área sombreada e com grid no interior do
gráfico, uso de fonte e tamanho de letras específicas, entre outras.
Estas escolhas fazem parte do tema padrão do pacote. O
ggplot2 possui diversos outros temas pré-compilados tal
como configurações do gráfico em preto e branco, cinzento e tema
light.
Para utilizar um novo tema em um gráfico, basta adicionar a função do
tema como uma nova camada. Todos temas possuem um nome de função tal
como em theme_XXXX. Exemplos: tema preto e branco:
theme_bw(), tema cinzento: theme_gray(). Vale
salientar que também é possível construir uma função de tema
personalizado, com opções específicas sobre cores, tamanhos e todos
demais componentes da figura. Assim, podes unificar a aplicação do mesmo
tema para diferentes gráficos de uma forma bastante eficiente. Este
tópico, porém, é mais avançado que a proposta deste capítulo. Para uma
comparação com os demais temas, abaixo apresenta-se uma seleção de temas
para um gráfico simples com base nos dados do SUS.
#> Loading required package: gridExtra
Visualizando Distribuições
O pacote ggplot2 inclui diversos gráficos típicos de
análise de dados tal como histogramas (frequência e densidade) e
gráficos de distribuição (QQ plots e boxplots). Com
estes é possível analisar as distribuições de variáveis, separados em
grupos ou não.
Para construir um histograma com o ggplot2, basta passar
a coluna desejada e adicionar a camada da função
geom_histogram. Veja a seguir um exemplo para o histograma
das idades das pessas na base de mortalidade do SUS:
p_hist <- ggplot(df_sus, aes(x = idade_obito)) +
geom_histogram() +
labs(title = "Frequência de Mortalidade por Idade",
subtitle = "Dados para o estado do RJ, 2015 - 2019",
x = "Idade",
y = "Frequência",
caption = "Dados retirados do DataSUS")
print(p_hist)
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
Como esperado, temos uma maior frequência de mortalidade para idades mais avançadas, após 80 anos. Note também os casos de mortalidade infantil no ano zero. Como curiosidade, a maior idade encontrada no momento do óbito é de 121 anos, para uma pessoa residente de Angra dos Reis, do sexo masculino e nascida em 01/01/1897!
Enquanto um gráfico de frequência permite visualizar o formato da
distribuição de uma variável em particular, uma necessidade recorrente
em pesquisa é verificar as diferenças de distribuição entre grupos. Uma
forma simples de realizar esta análise é calcular e mostrar as
diferentes densidades de distribuição (função geom_density)
dos grupos. Para isto, basta mudar a função construtora, de
geom_histogram para geom_density, adicionar o
canal color = SEXO, e outras modificações nos textos do
gráfico.
p_hist <- ggplot(df_sus, aes(x = idade_obito, color = SEXO)) +
geom_density() +
labs(title = "Densidade de Mortalidade por Idade e Sexo",
subtitle = "Dados para o estado do RJ, 2015 - 2019",
x = "Idade",
y = "Densidade",
caption = "Dados retirados do DataSUS")
print(p_hist)
O resultado é bastante claro: homens tendem a viver menos que as mulheres. Note que o formato da distribuição também é bastante diferentes, onde pessoas do sexo masculino tem um pico de mortalidade perto dos 23 anos. Note também que as mortalidades infantis não são visualmente diferentes entre homens e mulheres.
Outra maneira de visualizar as distribuições entre os grupos é através de gráficos do tipo boxplot. Ao contrário de histogramas de frequência ou densidade, este mostram uma visualização da distribuição de variáveis através dos quartis e medianas. Veja o exemplo a seguir, onde apresenta-se um gráfico boxplot para analisar a diferenca de distribuições de idade de morte entre os gêneros masculino e feminino.
p_boxplot <- ggplot(data = df_sus,
mapping = aes(x = SEXO, y = idade_obito)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Distribuição de Idade de Mortalidade entre Gêneros",
subtitle = "Dados para o estado do RJ, 2015 - 2019",
x = "Sexo",
y = "Idade de Óbito",
caption = "Dados retirados do DataSUS")
print(p_boxplot)
No caso do uso de geom_boxplot, definimos os eixos
x e y como colunas SEXO e
idade_obito. Internamente, o ggplot2 separa os
grupos de acordo com o eixo x, e constrói o boxplot
calculando quartis e mediana para cada grupo. Note também que
observações extremas, os chamados outliers, são representados
por pontos, enquanto o “grosso” da distribuição é representada pela
caixa branca que separa as observações entre os quartis. Por exemplo,
para o grupo “masculino”, 50% das observações estão entre as idades 50 e
76 anos, aproximadamente.
Reforçando, o resultado do gráfico é bastante claro: na média, homens tendem a viver menos que as mulheres. Observando as diferenças entre as medianas, vemos que as mulheres tendem a falecer próximo dos 75 anos, enquanto os homes falecem com aproximadamente 62 anos.
Utilizando Facetas (facets)
Uma das inovações do ggplot2 é o uso de facetas
(facets) para construir gráficos separados por grupos. Para
entender, imagine que estamos investigando o padrão de mortalidades
entre os meses do ano para os dados do DataSUS. Da análise anterior, já
sabemos que existe uma sazonalidade, onde alguns meses apresentam maior
mortalidade que outros. Porém, uma hipótese interessante é tentar
entender se tal sazonalidade é diferente entre homens e mulheres. Veja
que a figura é a mesma que construímos anteriormente, apenas separando
entre homens e mulheres.
Uma maneira “bruta” de resolver o problema é separar os dados
manualmente entre homens e mulheres, e construir duas figuras separadas,
cuidando sempre para que as escalas dos eixos sejam as mesmas. Porém, a
solução do ggplot2 é muito mais elegante: basta indicar que
queremos diferentes facetas do gráfico de acordo com uma coluna do
dataframe. Veja a seguir:
# criar dataframe com numero de mortes por mes e sexo
df_por_mes_sexo <- df_sus |>
group_by(mes = as.integer(format(DTOBITO, "%m")),
SEXO) |>
count() |>
ungroup() |>
mutate(perc_media = (n - mean(n))/mean(n)*100)
p <- ggplot(data = df_por_mes_sexo,
mapping = aes(x = mes, y = n)) +
geom_line() +
geom_point(mapping = aes(size = perc_media)) +
labs(title = "Mortes for Mês do Ano",
subtitle = "Dados para o estado do Rio de Janeiro, entre 2015 e 2019",
x = 'Mês do Ano',
y = "Número de Mortes",
caption = "Dados retirados do DataSUS",
size = '% Variação de Óbitos\n em Relação a média') +
facet_wrap(~SEXO)
print(p)
O primeiro passo do gráfico foi calcular as mortalidades por mês e
gênero (coluna SEXO) utilizando o pacote dplyr, assim como
também as diferenças percentuais da média. O código do
ggplot2 é exatamente igual ao anterior, exceto pela adição
da nova camada facet_wrap(~SEXO), a qual indica a criação
das facetas de acordo com o gênero. Veja que os nomes dos grupos aparece
no topo de cada faceta, enquanto a legenda e as escalas dos eixos são
compartilhadas, facilitando a posterior análise.
Olhando o resultado, fica claro que a dinâmica da sazonalidade anual de mortalidade entre homens e mulheres é bastante próxima. Para o mês de maio (5), porém, as mortalidades masculinas disparam consideravelmente mais do que as mortalidades femininas. Não é parte do escopo deste capítulo, mas certamente uma investigação mais aprofundada poderia explicar tal anormalidade.
Salvando figuras em arquivos
Após a criação de figuras, o último passo é a exportação e uso em um relatório. Aqui, existem dois formatos comumente utilizados: png e jpg. A diferença é o tipo de tecnologia e compressão para armazenar a figura. Para o caso de figuras com dados, onde usa-se poucas cores, o formato mais recomendado é o .png. Entretanto, o formato .jpg resulta em arquivos com tamanho menor e, por isso, é muito utilizado em páginas da internet onde o tamanho total pode fazer uma diferença para a experiência positiva do usuário com um menor tempo de carregamento.
A nomenclatura do arquivo resultante também é passível de análise.
Como regra pessoal, sempre coloco o texto fig no início do
arquivo, tal como em fig-MortalidadeSUS_RJ.png, para, assim,
facilitar o seu futuro encontro. Quando a figura já faz parte de um
artigo ou relatório, incluo também o número da mesma no relatório, por
exemplo, fig02-MortalidadeSUS_RJ.png. Adicionalmente, uma boa
política é salvar toda figura em pasta própria do diretório de trabalho,
tal como /figs. Pode parecer excesso de organização, mas
quando se lida com figuras diariamente, em diferentes projetos, um
padrão de nomenclatura é muito útil.
No ggplot2, salvamos figura com o comando
ggsave():
fig_out <- 'figs/fig02-MortalidadeSUS_RJ.png'
ggsave(filename = fig_out,
plot = p_boxplot)
#> Saving 7 x 5 in imageAssim, o arquivo figs/fig02-MortalidadeSUS_RJ.png vai estar salvo na pasta de trabalho e pode, posteriormente, ser copiado e colado em um relatório técnico.
Conclusão e próximos passos
Este capítulo apresentou uma introdução prática ao uso do
ggplot2 para a criação de figuras. Apresentamos o sistema
de camadas do ggplot2 e a facilidade de criar visualizações
impactantes com o uso de poucas linhas de código. Com os dados do
DataSUS, criamos gráficos de linhas, pontos, uso de geomas e facetas.
Saibas que apenas tocamos superficialmente tudo aquilo que o pacote
oferece. Aqueles interessados em aprender mais sobre o
ggplot2, o livro do Hadley (Wickham,
Chang, et al. 2022) é uma ótima fonte.